Open WebUI + vLLM
нативный чат-формат, к которому пользователи уже привыкли, но в закрытом контуре
Безопасная корпоративная платформа в закрытом контуре – AI-инструменты и агенты для разных подразделений и бизнес-юнитов без vendor-зависимости и выноса данных за периметр компании
Сотрудники университета используют разные AI-инструменты от разных вендоров – данные покидают периметр компании, контроль распределенный, для каждой команды своя система. Задача – построить единую внутреннюю платформу с общим интерфейсом, где для каждого процесса свой агент или инструмент, ускоряющий и оптимизирующий работу, но данные остаются внутри.
Open-source AI-стек, развернутый на инфраструктуре заказчика:
нативный чат-формат, к которому пользователи уже привыкли, но в закрытом контуре
единый вход для всех сотрудников, изоляция данных по командам
новый процесс становится новым агентом в той же платформе, без новой системы
Confluence, корпоративный портал, Unisender, Keycloak
Использование MLOps-платформы для жизненного цикла собственных моделей
GigaChat / YandexGPT API – отечественные решения в качестве fallback-а
Данные сотрудников и КИС не покидают периметр заказчика – суверенность данных и контроль над всем стеком.
Снижение зависимости от внешних AI-вендоров и связанных рисков (доступность, цены, политики использования).
Каждое подразделение получает свой набор AI-инструментов в едином интерфейсе – ниже барьер для адаптации и переиспользования другими.
Масштабируемость: новый процесс становится новым агентом в той же платформе без необходимости разворачивать новую систему и обучать пользователей новому интерфейсу.
сотрудников используют платформу
open-source компонента стека: Open WebUI · LiteLLM · vLLM
интеграции с корпоративными системами (КИС)
данных остается в закрытом контуре заказчика